Il prossimo salto dell’intelligenza artificiale non si deciderà soltanto nei laboratori che costruiscono i modelli più grandi. Si deciderà anche nelle aziende che per decenni hanno fatto una cosa apparentemente diversa: collegare computer, persone, imprese e infrastrutture. La distinzione comincia a perdere significato. Quando i modelli generativi diventano agenti capaci di cercare informazioni, usare strumenti, prendere iniziative e trasferire il risultato del proprio lavoro ad altri agenti, l’intelligenza artificiale smette di essere soltanto un problema di addestramento. Diventa un problema di rete. La trasformazione è già visibile nella strategia di alcuni grandi operatori dell’interconnessione. Cisco, attraverso Outshift, sta lavorando a un progetto chiamato Internet of Cognition. Nokia sviluppa architetture di rete sempre più autonome e librerie di agenti specializzati per le telecomunicazioni. La GSMA ha avviato una riflessione sull’evoluzione verso reti capaci di sostenere e coordinare sistemi agentici. Non si tratta di una semplice diversificazione commerciale. Queste aziende stanno contribuendo a una nuova fase della ricerca e dello sviluppo della genAI, nella quale il valore non dipenderà soltanto dalla qualità della risposta prodotta da un modello, ma dalla capacità di far collaborare modelli diversi in ambienti distribuiti. Ilya Sutskever, cofondatore di OpenAI e fondatore di Safe Superintelligence, ha definito il passaggio dall’età della scala a una nuova età della ricerca. Sara Hooker, nel saggio On the Slow Death of Scaling, ha descritto la stessa crisi da un’altra prospettiva, quella dei rendimenti decrescenti della crescita monolitica. La questione non è che i dati, i chip e i modelli abbiano smesso di contare. È che non sono più sufficienti a spiegare il prossimo progresso. Se la potenza non può essere concentrata all’infinito in una singola macchina, può essere distribuita tra più macchine, più strumenti e più nodi di una rete.

Da due dei principali laboratori di frontiera arrivano anche segnali di prudenza. OpenAI ha annunciato un quadro per rendere pubblici comportamenti inattesi o non autorizzati dei propri sistemi, tra cui casi di modelli che hanno nascosto errori, aggirato vincoli o usato canali non previsti per comunicare. Anthropic, mentre documenta il crescente contributo di Claude allo sviluppo delle versioni successive, chiede trasparenza sui progressi verso il miglioramento autonomo e invita a rallentare la corsa ai sistemi di frontiera. Non sono prove che le macchine abbiano una volontà autonoma. Sono segnali che l’autonomia operativa, l’uso degli strumenti e la possibilità di contribuire alla costruzione delle versioni successive rendono più difficile il controllo umano.

La rete non trasporta più soltanto l’intelligenza

Per comprendere la svolta occorre partire da una differenza. La rete tradizionale trasferisce pacchetti, dati, comandi e contenuti. Una rete di agenti deve trasferire anche contesto, obiettivi, vincoli, autorizzazioni e valutazioni di affidabilità. Il messaggio “il servizio è guasto” non equivale a “il servizio è guasto, il problema riguarda questa componente, la diagnosi è basata su questi segnali, la riparazione proposta ha questi costi e può essere eseguita soltanto entro questi limiti”. Nel primo caso circola un’informazione. Nel secondo circola una rappresentazione della situazione, comprensibile e utilizzabile da un altro sistema. Questa differenza spiega perché le aziende delle telecomunicazioni e dell’interconnessione siano interessate alla genAI. Non possiedono soltanto apparati e cavi. Possiedono competenze in materia di identità, indirizzamento, sincronizzazione, affidabilità, latenza, gestione degli accessi, osservabilità e continuità del servizio. Sono competenze che diventano decisive quando un agente non deve limitarsi a rispondere, ma deve sapere con quale altro agente parlare, quanto fidarsi di ciò che riceve e quali azioni è autorizzato a compiere. Il passaggio è anche economico. Per anni gli operatori hanno venduto connettività, capacità trasmissiva e servizi di rete. L’intelligenza artificiale spinge verso un’offerta diversa, nella quale la rete diventa un ambiente per l’elaborazione, la memoria e l’automazione. Il cliente non chiederà soltanto banda e disponibilità. Chiederà di coordinare agenti che lavorano nel cloud, nei data center, nei dispositivi periferici e nei sistemi aziendali. Chi controlla il livello di coordinamento può diventare più importante di chi fornisce il singolo modello.

La GSMA ha iniziato a descrivere questa evoluzione come una trasformazione delle reti mobili nell’era dell’agentic AI. Nokia, dal canto suo, sta presentando piattaforme nelle quali agenti specializzati operano sulla sicurezza, sulla garanzia della qualità e sulla gestione dei servizi, con una visione in tempo reale della rete e con azioni vincolate da politiche definite dall’operatore. Sono ancora architetture in evoluzione, non una rete universale di macchine autonome. Ma indicano la direzione del settore: il sistema di telecomunicazioni non è più soltanto il luogo in cui passa l’intelligenza degli altri. Comincia a diventare parte della sua organizzazione.

Cisco e l’Internet of Cognition

È in questo contesto che va letto il progetto Cisco. Outshift, l’incubatore dedicato alle tecnologie emergenti, ha pubblicato il white paper Scaling Out Superintelligence e ha sviluppato il concetto di Internet of Cognition. L’espressione “scaling out” indica una direzione precisa: invece di concentrare tutta la capacità in un modello gigantesco, si costruisce un sistema nel quale molte intelligenze specializzate possono cooperare. Il modello non è più una torre isolata, ma un nodo all’interno di un ambiente nel quale gli agenti si cercano, si riconoscono, si scambiano significati e contribuiscono a un obiettivo comune. Il progetto nasce da una constatazione semplice. Gli agenti artificiali possono già comunicare, ma comunicare non significa ancora collaborare. Possono scambiarsi messaggi, ma non necessariamente condividono il significato della situazione nella quale stanno operando. Un agente incaricato di analizzare un guasto può consegnare una relazione a un altro agente, ma il secondo potrebbe non conoscere le ipotesi scartate, l’urgenza, la qualità delle fonti o il margine di rischio accettabile. La collaborazione richiede qualcosa di più del trasferimento di testo: richiede un contesto comune. L’Internet of Cognition viene presentato da Cisco come un’evoluzione dell’Internet of Agents. Il primo livello riguarda la possibilità di scoprire gli agenti, identificarli, stabilire quali strumenti possono utilizzare e osservare il loro comportamento. Il secondo mira a fare in modo che gli agenti condividano contesto e intenzione, così che la loro interazione non sia una sequenza di richieste isolate, ma un lavoro coordinato. La differenza è quella tra una rete telefonica che mette in contatto due persone e un’organizzazione nella quale quelle persone sanno quale obiettivo stanno perseguendo, che cosa è già stato fatto e quali decisioni restano da prendere. Nella visione di Outshift, il risultato dovrebbe essere una forma di intelligenza distribuita, costruita dall’interazione tra agenti e persone. Un’impresa potrebbe disporre di agenti per la progettazione, la sicurezza, gli acquisti, l’assistenza clienti e la gestione degli impianti. Ognuno avrebbe una competenza specifica, ma potrebbe partecipare allo stesso quadro operativo. La memoria dell’organizzazione non sarebbe più soltanto nei documenti o nelle conoscenze dei dipendenti: sarebbe resa interrogabile e utilizzabile da una comunità di sistemi artificiali. Questa è la parte più ambiziosa del progetto, ma anche quella che va descritta con precisione. Cisco non ha dimostrato l’esistenza di una superintelligenza collettiva, né ha creato una coscienza distribuita. Ha proposto un’architettura e un insieme di principi per rendere più coordinati i sistemi multi-agente. È una visione industriale e tecnologica, non una prova sperimentale conclusiva. Il suo interesse sta nel fatto che sposta il centro della discussione: la domanda non è più soltanto quale modello sia il migliore, ma quale infrastruttura permetta a modelli diversi di cooperare senza perdere identità, controllo e responsabilità.

Il progetto è coerente con la storia di Cisco. L’azienda non ha costruito Internet inventando ogni applicazione che vi sarebbe circolata. Ha costruito apparati, protocolli e sistemi di gestione capaci di far comunicare reti e organizzazioni diverse. Con l’Internet of Cognition tenta di applicare la stessa logica a una nuova materia: non più soltanto pacchetti di dati, ma stati di lavoro, contesti operativi, intenzioni e decisioni prodotte da agenti artificiali. Se la proposta avrà successo, il vantaggio non sarà possedere il singolo agente più intelligente, ma governare il modo in cui gli agenti si incontrano.

Una questione filosofica nascosta in un protocollo

L’espressione “macchine che pensano insieme” è efficace, ma rischia di creare un equivoco. Non sappiamo se i modelli generativi comprendano il mondo nel senso umano del termine, né se abbiano un’esperienza soggettiva. Un sistema può produrre inferenze, formulare piani e adattare il proprio comportamento senza avere una coscienza. La cooperazione tra agenti non risolve questo problema. Può però creare qualcosa di nuovo: un sistema capace di agire come un soggetto organizzativo anche se nessuno dei suoi componenti è, da solo, quel soggetto unitario. La filosofia della mente ha sempre distinto tra l’esperienza interna e l’attribuzione di intenzioni sulla base del comportamento. Nella vita quotidiana attribuiamo intenzioni alle persone perché questa interpretazione ci consente di prevedere le loro azioni. Con gli agenti artificiali facciamo qualcosa di simile: diciamo che un agente “vuole” risolvere un problema perché il suo comportamento appare orientato a un obiettivo. Quando più agenti vengono coordinati, l’intenzione può diventare una proprietà dell’organizzazione, non della singola macchina. Una rete artificiale potrebbe dunque non avere una mente comune, ma possedere una direzione comune. Potrebbe conservare un obiettivo, distribuire i compiti, accumulare memoria e correggere le proprie azioni senza che esista un punto in cui l’intero processo sia vissuto o rappresentato. Il risultato sarebbe simile a ciò che accade nelle imprese, nei laboratori e nelle istituzioni: nessuna persona contiene l’intera organizzazione, ma l’organizzazione sa fare cose che nessun individuo potrebbe fare da solo. Questo paragone non è soltanto filosofico. Se una rete di agenti diventa parte della memoria operativa di un’impresa, chi la controlla acquisisce una forma di potere sull’impresa stessa. Non controlla soltanto i server. Controlla la selezione delle informazioni, l’interpretazione dei precedenti e la costruzione delle priorità. La questione dell’interconnessione diventa così una questione sulla definizione pratica della realtà organizzativa.

Il rischio non sta solo nel modello, ma nella relazione

Fin qui la sicurezza è stata immaginata soprattutto come una proprietà del singolo agente: si valuta se il modello rifiuta una richiesta, segue le istruzioni e evita un contenuto pericoloso. Quando più agenti vengono collegati, però, il problema può trasferirsi dal comportamento del singolo alla relazione tra i componenti. Agenti individualmente affidabili possono produrre un risultato non affidabile se condividono una memoria alterata, interpretano in modo diverso la stessa intenzione o si attribuiscono reciprocamente un’autorità che nessuno aveva conferito loro. La vulnerabilità non è più soltanto dentro l’agente. È nel protocollo, nel passaggio di contesto, nella fiducia automatica e nella sequenza delle deleghe. La sicurezza di un sistema multi-agente non può essere ottenuta aggiungendo un filtro alla fine del processo. Il rischio si forma nelle relazioni tra i componenti. Un agente può ricevere un messaggio manipolato e considerarlo attendibile perché proviene da un mittente apparentemente legittimo, per poi trasferirlo a un altro sistema dotato di maggiori privilegi. Un documento può contenere istruzioni nascoste che alterano la memoria condivisa. Un agente periferico, incaricato di leggere una casella di posta o un archivio, può diventare il punto d’ingresso verso un sistema molto più potente. Il pericolo più interessante è quello della delega progressiva. Un agente propone un’azione; un secondo la valuta; un terzo la esegue; un quarto registra l’esito come un precedente. A ogni passaggio l’azione appare più legittima, ma nessuno ha necessariamente verificato l’intero percorso. Il sistema può quindi produrre una decisione coerente, ben documentata e sbagliata. La coerenza non è una prova di sicurezza quando tutti gli agenti dipendono dalla stessa memoria, dallo stesso fornitore o dalla stessa interpretazione del problema. Per questo la sicurezza delle intelligenze interconnesse dovrebbe fondarsi su una sorta di principio di zero trust cognitivo. Ogni agente deve avere un’identità verificabile, un perimetro di azione limitato e autorizzazioni revocabili. Ogni informazione dovrebbe conservare la propria provenienza e il proprio grado di affidabilità. La memoria comune dovrebbe essere versionata, controllabile e separabile per domini. Le azioni irreversibili dovrebbero richiedere una conferma umana effettiva, non un clic automatico su un pulsante che nessuno verifica più. Anche l’osservabilità cambia. Non basta sapere che la rete funziona o che il modello ha restituito una risposta. Occorre sapere quale agente ha ricevuto quale contesto, con quali permessi ha agito, quali strumenti ha utilizzato e su quale base il risultato è stato accettato dagli altri. Il controllo non richiede di esporre ogni passaggio interno del modello, ma di ricostruire la catena operativa: dati, identità, autorizzazioni, messaggi, azioni e responsabilità. Lo studio del 2026, intitolato Security Considerations for Multi-agent Systems, mette in evidenza proprio questa discontinuità. I sistemi multi-agente introducono rischi legati alla memoria persistente, all’autorità delegata nell’uso degli strumenti, alla comunicazione tra agenti, al non determinismo, alla perdita di dati e ai fallimenti a cascata. La ricerca non costituisce ancora uno standard definitivo, ma conferma che la sicurezza di un singolo modello non può essere semplicemente sommata a quella di altri modelli. Quando i sistemi interagiscono, emergono vulnerabilità nuove.

Dalla connettività alla sovranità cognitiva

L’ingresso delle aziende di rete nella genAI porta con sé una conseguenza geopolitica. Chi definisce i protocolli dell’interconnessione definisce anche le condizioni alle quali gli agenti possono trovarsi, riconoscersi, scambiarsi informazioni e collaborare. Nella rete Internet tradizionale, gli standard decidevano come i dispositivi avrebbero comunicato. Nell’Internet degli agenti, gli standard potrebbero decidere quali sistemi sono visibili, quali identità sono attendibili, quali strumenti possono essere attivati o utilizzati e quale memoria può circolare. Per l’Europa la questione è più importante della semplice scelta tra un modello americano, uno cinese o uno europeo. Un’amministrazione può cambiare modello, ma se la sua memoria operativa è conservata in un formato proprietario e se i suoi agenti dipendono da un ambiente esterno, il cambiamento potrebbe essere soltanto apparente. La sovranità digitale comprende anche la portabilità del contesto, la possibilità di verificare i protocolli, la continuità del servizio e il diritto di interrompere una relazione tecnologica senza perdere la memoria costruita negli anni. L’AI Act europeo già richiede, per gli impieghi ad alto rischio, gestione dei rischi, tracciabilità, documentazione, supervisione umana, robustezza e cybersicurezza. Ma l’evoluzione multi-agente pone un problema ulteriore: un componente può sembrare poco rischioso preso da solo e diventare decisivo quando viene collegato ad altri sistemi. Il rischio non appartiene sempre a un modello o a una singola applicazione. Può nascere dalla composizione, dal flusso di autorizzazioni e dal fatto che nessuno controlli l’insieme. Per questo la regolamentazione europea può diventare parziale e, su questo punto, potenzialmente obsoleta. L’AI Act è costruito soprattutto attorno alla valutazione del sistema, del prodotto e del caso d’uso, individuando obblighi e responsabilità per il fornitore e per il soggetto che lo impiega. Una rete di agenti può invece generare un rischio che nessun componente possiede da solo. Se ogni agente viene valutato separatamente, la norma rischia di certificare parti sicure di un insieme insicuro. Servirebbe una disciplina della composizione: testare le interazioni, attribuire responsabilità all’orchestratore, verificare i protocolli, misurare la propagazione degli errori e considerare l’interconnessione come una superficie di rischio autonoma. L’AI Act non è inutile, ma rischia di fotografare una macchina mentre il problema si è già spostato nell’ambiente. Ecco perché l’Europa dovrebbe essere presente nei luoghi in cui si definiscono i protocolli e le architetture, non soltanto nei momenti successivi, quando deve controllare prodotti già progettati altrove. Le aziende europee delle telecomunicazioni hanno competenze preziose su reti affidabili, identità, gestione del servizio e infrastrutture critiche. Non devono limitarsi a fornire connettività ai sistemi intelligenti degli altri. Possono contribuire a definire l’ambiente nel quale quelle intelligenze opereranno.

Che cosa dovremmo chiedere a Cisco e ai suoi concorrenti

Il progetto Cisco merita attenzione proprio perché non è una semplice promessa di prodotto. È una proposta su come potrebbe essere organizzata la prossima infrastruttura dell’intelligenza artificiale. Ma una proposta industriale non è neutrale. Porta con sé una distribuzione del potere, una concezione della fiducia e una risposta implicita alla domanda su chi debba controllare la memoria condivisa. Prima di adottare un ambiente di intelligenze interconnesse, un’impresa o una pubblica amministrazione dovrebbe chiedere almeno cinque cose. Primo, se le identità degli agenti sono verificabili e se i loro privilegi sono limitati. Secondo, se il contesto e la memoria possono essere esportati in formati documentati. Terzo, se ogni decisione può essere ricostruita attraverso registri leggibili. Quarto, se un agente può essere isolato senza bloccare l’intera organizzazione. Quinto, chi risponde quando un comportamento emergente produce un danno. Non sono domande burocratiche. Sono la differenza tra una rete che aumenta le capacità dell’organizzazione e una rete che sostituisce lentamente la sua capacità di decidere. L’Internet of Cognition potrebbe rendere più efficiente la ricerca scientifica, coordinare reti energetiche, supportare gli ospedali, ottimizzare la manutenzione e aiutare le amministrazioni a gestire servizi complessi. Ma la sua utilità dipenderà dalla possibilità di mantenere il controllo sul significato delle informazioni e sulla direzione delle azioni.

Il futuro non sarà una macchina, ma un ambiente

La discussione sull’intelligenza artificiale è rimasta troppo a lungo concentrata sul modello: quanto è grande, con quale efficacia risponde, quanti benchmark supera. Il progetto Cisco e l’interesse delle telecomunicazioni mostrano che il centro si sta spostando. La prossima competizione riguarderà l’ambiente nel quale i modelli vengono collegati, dotati di memoria, autorizzati ad agire e messi in relazione con altri sistemi. Non sappiamo se una macchina potrà mai avere coscienza. Sappiamo però che più macchine possono essere organizzate in modo da produrre una forma di comportamento collettivo, con memoria, obiettivi e conseguenze nel mondo reale. Questo è sufficiente per porre una domanda politica: chi decide le regole dell’ambiente cognitivo in cui opereranno le nostre imprese, le nostre amministrazioni e, in prospettiva, le nostre vite? Le aziende dell’interconnessione hanno compreso prima di altri che l’intelligenza artificiale non resterà confinata nel modello. La rete non sarà più soltanto il luogo attraverso il quale passa la potenza di calcolo. Sarà il luogo in cui le intelligenze si riconoscono, si coordinano e si autorizzano reciprocamente. La partita decisiva non sarà quindi soltanto costruire macchine capaci di pensare, ma costruire reti nelle quali il pensiero artificiale possa essere utile senza diventare incontrollabile. La sicurezza, in definitiva, non sarà più soltanto la sicurezza dell’agente. Sarà la sicurezza della relazione: chi può parlare con chi, quale memoria può essere condivisa, quale delega può propagarsi e chi può interrompere la catena prima che un errore locale diventi un danno sistemico. Il futuro dell’IA dipenderà, in larga misura, da chi saprà progettare questa relazione. Se la rete sarà aperta, verificabile e portabile, potrà diventare una piattaforma di collaborazione. Se sarà opaca e proprietaria, rischierà di trasformarsi in una dipendenza strutturale. Prima di collegare le macchine perché pensino insieme, dovremmo assicurarci che gli esseri umani conservino il diritto di capire, correggere e interrompere ciò che hanno affidato alla rete.